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提出了一种结合AR模型和贝叶斯分类的肌电信号动作模式识别方法。首先将采集到的肌电信号进行预处理,提取AR系数作为其特征值。其次设计了一个贝叶斯分类器,利用AR系数对手臂的各种肢体动作进行动作模式分类。实验表明这种方法不仅降低了误识别率,而且取得了比较理想的识别效果。同时,采用虚拟仪器技术提高仪器的测量精度,降低成本,降低计算工作量。